本项目聚焦工业物联网、大数据与人工智能技术融合，针对水电站设备健康管理的数据治理与智能分析难题，构建了时序数据仓库驱动的智慧化运维平台。 一、研究背景与管理技术难点 水电站设备监测长期面临数据孤岛严重（仅30%-70%测点数据可用）、传输效率低（传统系统延迟高）、故障诊断手段不足（依赖传统比值法，准确率受限）等痛点。项目通过打通数据采集、传输、存储、分析全链路，攻克了海量时序数据（年增量200亿条）的高效管理与智能应用难题。 二、成果先进性与创新性 （1）边云协同与5G传输：智能网关与5G自组网技术实现10Gbps传输速率及1ms级低延迟，支撑边缘至云端的高效数据同步1。 （2）实时数据仓库技术：整合近2万测点数据，数据可用性提升42.2%，破解多系统数据孤岛问题。 GA-CNN故障诊断模型：融合遗传算法与卷积神经网络，变压器故障判断准确率较传统方法提升6.9%。 （3）水轮机趋势预测算法：LightGBM/SVR/XGBoost融合模型及鲸鱼算法优化GRU，实现稳定性预测R2≥0.96，填补振摆数据深度挖掘空白。 三、可推广性与经济社会效益 平台采用微服务架构，支持模块化移植与个性化配置，已在观音岩水电站落地应用（2023-2024年），累计创造经济效益1.32亿元。其数据治理体系与预测模型可扩展至风电、火电等领域，推动清洁能源行业智能化升级。 四、推动行业科技进步 （1）技术领先性：经中电联鉴定，项目整体达国际先进水平，实时数据仓库技术属国际领先。 （2）知识产权：共发表论文5篇，申请发明专利14项（授权状态4项，实审状态10项），实用新型专利授权7项，计算机软件著作权5项。 （3）战略价值：提升水电设备安全性与运维效率，助力“双碳”目标下清洁能源高效利用，服务防灾减灾与国家重大战略需求。